在程序设计的时候,我们通常希望使用同样的数据结构或算法,就可以处理许多不同类型的元素,比如通用的List或只需要实现compare函数的排序算法。对于这个问题,不同的编程语言已经提出了各种各样的解决方案:从只是提供对特定目标有用的通用函数(如C,Go),到功能强大的图灵完备的通用系统(如Rust,C++)。在本文中,我将带你领略不同语言中的泛型系统以及它们是如何实现的。我将从C这样的不具备泛型系统的语言如何解决这个问题开始,然后分别展示其他语言如何在不同的方向上逐渐添加扩展,从而发展出各具特色的泛型系统。 泛型是元编程领域内通用问题的简单案例:编写可以生成其他程序的程序。我将描述三种不同的完全通用的元编程方法,看看它们是如何在泛型系统空的不同方向进行扩展:像Python这样的动态语言,像Template Haskell这样的过程宏系统,以及像Zig和Terra这样的阶段性编译。
在计算机科学中,抽象语法和抽象语法树其实是源代码的抽象语法结构的树状表现形式 我们可以用一个在线的AST编辑器来观察AST的构建 Python语言的执行过程就是通过将Python字节码转化为抽象语法树来进行下一步的分析等其他操作,所以将Python转化为抽象语法树更利于程序的分析 一般来说,我们早期的学习当中固然会用到一种叫做表达式树的东西,我们用Python来实现一下表达式树
我们知道python解析执行的过程大概是这样的: 词法分析 –> 具体语法树 –> 抽象语法树 –> 控制流图 –> 字节码 –> 执行 其中,抽象语法树可以用ast模块建立出来. 首先第一个问
首先要确保自己对 rustc_resolve 这个库的上下文信息有所了解,也就是上面提到的 编程过程中的三类困扰中的第二类问题要做信息补充。第一类和第三类问题,相信对于 非 Rust 新手应该是可以避开了。一般阅读 Rust 源码最常见的问题就是第二类问题,缺乏对程序要处理问题领域的信息的了解。
有没有同学记得我们一起挖了多少个坑?嗯…其实我自己也不记得了,今天我们再来挖一个特殊的坑,这个坑可以说是挖到根源了——元编程。
我们程序员编写的源代码是人类语言,我们可以很轻松得理解;但是对于计算机硬件(CPU)而言,这些源代码就好比是天书,它根本无法理解,更无法直接执行。计算机只能够识别某些特定的二进制指令,所以在程序真正运行之前,必须要把源代码转换成计算机可以识别的二进制指令。
Abstract Syntax Trees即抽象语法树。Ast是python源码到字节码的一种中间产物,借助ast模块可以从语法树的角度分析源码结构。此外,我们不仅可以修改和执行语法树,还可以将Source生成的语法树unparse成python源码。因此ast给python源码检查、语法分析、修改代码以及代码调试等留下了足够的发挥空间。
Scala Macros对scala函数库编程人员来说是一项不可或缺的编程工具,可以通过它来解决一些用普通编程或者类层次编程(type level programming)都无法解决的问题,这
C/C++ 开发效率一直被业内开发人员诟病,单元测试开发效率也是如此,以至于开发人员不愿花时间来写单元测试。那么我们是不是可以通过改善编写单元测试的效率来提升项目的测试用例覆盖率?
重回 “手写 SQL 编辑器” 系列。之前几期介绍了 词法、文法、语法的解析,以及回溯功能的实现,这次介绍如何生成语法树。
使用 npm 命令安装一下: npm install @babel/parser @babel/traverse @babel/core @babel/preset-env -D
抽象语法树(Abstract Syntax Tree)简称 AST,是源代码的抽象语法结构的树状表现形式。webpack、eslint 等很多工具库的核心都是通过抽象语法书这个概念来实现对代码的检查、分析等操作。今天我为大家分享一下 JavaScript 这类解释型语言的抽象语法树的概念
Lisp的本质(The Nature of Lisp)学习思考 作者 Slava Akhmechet 译者 Alec Jang 出处: http://www.defmacro.org/ramblings/lisp.html 简介 最初在web的某些角落偶然看到有人赞美Lisp时, 我那时已经是一个颇有经验的程序员。在我的履历上, 掌握的语言范围相当广泛, 象C++, Java, C#主流语言等等都不在话下, 我觉得我差不多知道所有的有关编程语言的事情。对待编程语言的问题上, 我觉得自己不太会遇到什么大问题
Hive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。
一,概述 为了实现Spark SQL,基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先,希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能,特别是为了解决大数据(例如,半结构化数据和高级分析)所遇到的各种问题。第二,我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如,通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则,或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
Vue3 发布已经有一段时间了,最近也有机会在公司项目中用上了 Vue3 + TypeScript + Vite 的技术栈,所以闲暇之余抽空也在抽空阅读 Vue3 的源码。本着好记性不如烂笔头的想法,在阅读源码时顺便记录了一些笔记,也希望能争取写一些源码阅读笔记,帮助每个想看源码但可能存在困难的同学减少理解成本。
一、前言 最近正好在学习 Webpack,觉得 Webpack 这种通过构建模块依赖图来打包项目文件的思想很有意思,于是参考了网上的一些文章实现了一个简陋版本的 mini-webpack,通过入口文件将依赖的模块打包在一起,生成一份最终运行的代码。想了解 Webpack 的构建原理还需要补充一些相关的背景知识,下面一起来看看。 二、背景知识 1. 抽象语法树(AST) 什么是抽象语法树? 平时我们编写程序的时候,会经常在代码中根据需要 import 一些模块,那 Webpack 在构建项目、分析依赖的时候是
同样是实现一个投票系统,一个是python程序员,基于django-framework,用了半小时就搭建了一个完整系统,另外一个是标准的SSM(Spring-SpringMVC-Mybatis)Java程序员,用了半天,才把环境刚刚搭好.
在过程式的编程中,例如使用 C 语言,我们的工作是不断地以副作用的形式对状态进行修改,然后产生结果。例如我们可能会先令 int x = 0,然后进行一系列操作,将 x 修改以记录这些操作的过程和产生的效果,最后再产生结果。但是,如果一个语言建议一个值不可变(例如 Scala)或是强制要求一个值不可变(例如 Haskell)那又该怎么办?
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444:编译原理这门课程,课程项目是编写一个编译器,将Java语言的子集编译成x86代码,三人结组,语言自由选择。
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